El biólogo, y magister en Geografía, Larry Niño, doctorando en Ciencias- Biología en la UNAL, y autor de la metodología desarrollada, explica que se trata de una aproximación tecnológica para estudiar y visualizar conjuntos de datos geoespaciales que ha cambiado paradigmas en la forma como se acceden, procesan y analizan los datos provenientes de miles de imágenes satelitales.
Para obtener las imágenes multidimensionales en las que se fundamenta la cartografía del país se utilizaron tres sensores: dos tipo radar y uno óptico, estos proveen datos con distintas perspectivas para diferenciar y clasificar los tipos de vegetación por medio de técnicas de inteligencia artificial, particularmente Machine Learning o aprendizaje de máquinas.
“Un radar de banda L nos da información sobre características físicas del terreno donde se desarrolla determinada vegetación, por ejemplo, qué tanta humedad presenta o qué textura tiene; el radar banda C indica propiedades fisionómicas de la vegetación, como qué tan denso es un bosque o qué tan abierto un pastizal, y los sensores ópticos nos proveen la respuesta espectral diferenciada de la vegetación a longitudes de onda del espectro visible e infrarrojo”, detalla el biólogo Niño.
Estos tres tipos de imágenes proveen alrededor de 11 bandas o porciones del espectro electromagnético que permiten clasificar, según sus valores digitales, los distintos tipos de vegetación y su distribución en el territorio nacional.
La herramienta básica para el protocolo de vegetación presenta en tablas la información de la vegetación caracterizada, especialmente por los biólogos, ingenieros forestales, geógrafos y ecólogos, sobre las especies de plantas que dominan en los diferentes tipos y su área de distribución.
“Lo que hacemos es diferenciar sobre el terreno los distintos tipos de vegetación a una escala mínima cartografiable de 5 hectáreas”, subraya el biólogo Niño y agrega que de esa manera se determinan, por ejemplo, los cambios abruptos en la vegetación de la Orinoquia, donde se dan transiciones entre bosques y pastizales.
En cuanto al desafío espacial, se logran establecer límites que definen hasta dónde va determinado tipo de vegetación, de acuerdo con la información ecogeográfica recabada en campo. El mapa, entonces, muestra la distribución de las unidades vegetales, caracterizadas de acuerdo con las especies dominantes y con la semejanza en la composición de las unidades de muestreo. “Con base en esos datos tratamos de desentrañar los patrones que están en la superficie de la tierra”, enfatiza.
Estas nuevas tecnologías tienen evidentes ventajas sobre los métodos tradicionales en los que se debían descargar las imágenes y luego sí procesarlas. Ahora, con el Cloud Computing, se puede acceder a las imágenes requeridas sin necesidad de descargarlas y trabajar con ellas casi en tiempo real.
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